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| 本文作者： 周蕾 | 2018-07-10 19:21 | 專題：2018 CCF-GAIR 全球人工智能與機器人峰會 |
人們在說起互聯網金融的2017年時，難免都要提到現金貸的野生野長，和屢屢落下的監管鍘刀。而在這波行業大洗牌當中，表面上看，這似乎就是消費金融領域的合規重生，迎來自己的2.0時代，但內里同時也醞釀著一場風控未來的爭奪。
對消費金融公司乃至金融機構們來說，風控堪稱存活命門，但這并不意味著風控企業們能夠一招鮮吃遍天。近日，2018 全球人工智能與機器人峰會（CCF-GAIR）在深圳召開，百融金服副總裁王正明在金融科技專場分享了他對金融科技服務場景和創新發展的看法，并在會后接受了雷鋒網AI金融評論的專訪。
無論是入局時點還是出身背景，百融金服似乎已經在起跑線上贏了幾分，但它沒有坐擁固有優勢而止步不前。無論是面對產品同質化問題，還是新舊業務的發展路線，百融都有著更加明確的規劃，能讓自己在可能出現的行業大逃殺中“逃出生天”。
“風控前置”怎樣解決B、C兩端業務痛點？
一直主攻B端的百融金服，從去年開始有了向C端進發的跡象?！伴艠渲腔劢鹑诜掌脚_”可以看作是百融在C端扎根的一棵參天巨木，樹干仍然是其多年服務B端形成的深厚功力，再外延出更多場景“枝椏”，做個人客戶與金融機構之間的橋梁。
對于很多金融機構來說，發展的核心目標是獲客。傳統的獲客能力通常和線下網點的數量直接掛鉤。如今隨著互聯網發展，金融服務整體自線下遷移至線上的趨勢漸強，用戶對服務效率等各方面訴求也全線升級。王正明坦言，在這樣的情況下，大量客源涌入服務平臺，識別和準確標注新用戶并非易事，這一點也正是To B和To C業務解決方案上的關鍵差異。
在業務流程上，這個差異點就轉化為了營銷和風控環節的處理。百融一直以來強調的“風控前置”，實際上也是對傳統信貸流程的革新：先獲客再風控的做法，轉變為風控營銷合二為一，在營銷端就對用戶行為習慣和屬性進行完整分析——即便是在C端，百融仍然傾向于為機構在線上信貸全流程提升工作效率、降低成本這樣的布局思路。
同樣地，這一分析環節也為產品個性化推薦打下基礎。王正明指出，金融機構在推出新產品的時候會進行冷啟動，態度更加謹慎，自然會優先選擇存量用戶來推銷。此時百融為金融機構所做的就是通過模型算法來分析數據，篩選存量用戶：一是機構自有的內部數據；二是百融提供的數據，百融對多緯度數據進行清洗加工分析后，形成對用戶的全方位畫像，能夠準確識別用戶的喜好與購買能力，進而實現千人千面的個性化推薦。
四層體系破產品同質化困境
同賽道的第三方數據機構不少，行業內產品同質化問題嚴重，企業怎樣才能脫穎而出？百融給出的答案是，搭建以大數據平臺、人工智能層、產品超市和金融服務四個層面為主的體系。
百融在去年年底也構建了人工智能金融實驗室，王正明介紹稱，實驗室的研究方向之一就是機器學習對數據的處理算法，挖掘并篩選數據維度，將傳統信貸模型迭代等等。而在用戶層面，百融所涉及的服務和工具相當多，小到發票掃描，大到智能催收，包括對一些中小型金融機構輸出全自動部署系統，依自身需求定制解決方案。
王正明強調，百融除了承擔撮合資金資產方的角色，更重要的是通過風控為抓手，助力營銷把兩邊打通，“其實不光是提供工具，其中整個產品的設計，整套系統的咨詢，架構建設，包括對銷售的完整監控，對模型的調整，整個互動體系的路徑，全部需要我們來完成?！?/p>
此外，據雷鋒網AI金融評論了解，百融金服已經在區塊鏈方面有所投入。
對于信貸或者風控而言，王正明更看好區塊鏈能為行業帶來更多信任，“拉平”用戶和機構之間的地位：“傳統的金融體系里，用戶很難對自己的征信情況進行申辯，往往只能任金融機構去處理，但這些征信的狀況和行為，我認為是很適合上鏈存儲的，從時效性和信任度來說都會有所提升，征信體系的效率也能顯著提高?！辈⒈硎久髂昊蛟S會有區塊鏈和征信相結合的應用系統出現。
除了輸出解決方案的同質化以外，相似的數據也是企業間無法拉開差距的原因之一。如何在數據的獲取和使用上有所突破，可以從百融在監管科技的布局思路窺得一二。
今年4月百融金服宣布完成新一輪融資，雷鋒網AI金融評論注意到，融資目的之一是加大監管科技產品的開發。之前行業存在很多數據亂象，到2017年集中爆發，接下來數據的合規獲取、價值挖掘和使用顯得更為重要。
相比金融科技其他領域，監管科技的進程似乎要緩慢一些，而百融對此的構想絕不僅僅是與政府機構的普通單項合作。王正明認為，這一方面的應用痛點首先集中在數據共享問題，由銀行體系外發生的借貸行為所形成的信貸數據分散在各個機構當中，能夠共享的數據在真實性和完整性上都有所欠缺，政府牽頭成立信聯也是為打破數據孤島提供了良好開局。
從這一應用痛點出發，百融考慮對數據處理方式再做開拓，例如公開領域數據的統一規整和清洗整理加工。加強人工智能和大數據的關聯；而在數據來源上，更強調對冷凍數據的盤活和新興數據的使用。王正明舉例稱，傳統制造業比如在供應鏈中就存在不少銷售數據，出行數據也可以通過一些行駛軌跡、高頻地點來完善用戶肖像。百融也正在探討與合作伙伴聯手打造更多場景，以商業模式“養”數據。
數據“城墻”為何不似從前牢固？
從百融等各家表現來看，數據“原料”對風控的重要性不言而喻，但數據一定就是風控行業最主要的競爭壁壘嗎？王正明告訴雷鋒網AI金融評論，這個“壁壘”領先優勢，或許只有半年的時效。
“我覺得科技公司產生的數據量是最大的，但這些數據的流通性也非常強，可能在半年之后就有新的數據源、有新的發展和算法出來取而代之?！彼麖娬{，下一步路應當是更著重在AI、云計算、服務各方面去提升自己的競爭力，而非在構建數據“城墻”上孤注一擲。
而信貸之外的大數據，看似是藍海潛力無限，實際上操作難度不?。阂皇请娚獭⑸缃?、搜索等多領域數據仍然存在標準化難題，二是數據來源過于分散。因此他認為，互聯網巨頭借產品數據而形成業內壟斷的情況，短期來看很難在風控領域發生。
對于行業競爭的未來趨勢，或許我們可以與國外的征信行業稍作對比。例如美國，對征信數據的收集可以追溯到二十世紀初，其發展歷程當中不斷有企業兼并，最后呈現以Experian等幾家大機構在數據意義上壟斷的局面。王正明繼續舉例，“反觀國內，這方面起步較晚，金融數據電子化、信息化到現在最多也是40年左右。”國內的征信數據是由政府出面建立聯盟來實現行業數據整合，因此他認為征信數據會有統一的趨勢。
他進一步表示，“未來3～5年內，風控行業借助大數據、人工智能、區塊鏈的浪潮，必然會出現2到3家獨角獸公司，這些獨角獸的特點是能夠利用其科技能力真正賦能更多的持牌和主流金融機構。這些機構有幾個特點：第一，在金融領域應該有比較廣泛的應用；第二，能夠為金融機構顯著提升效率和擴大規模?！?/p>
結語
以往常有觀點會提到，中國的龐大人口帶來的數據紅利是互聯網金融蓬勃發展的基礎之一，然而對于數據紅利是否正在消退，人們卻各執一詞。而在王正明看來，數據紅利這個說法本身就是存在問題的。
“數據本身是客觀存在的。數據如果沒有經過專業人士分析、加工，本身并沒有任何價值。如果非要說數據有紅利的話，那我將其解讀為數據通道的紅利。但現在看來這樣的紅利是壟斷之下的產物，這樣的壟斷會造成數據的孤島，短期的價值必然會被長期的共享所打破，伴隨而來的是數據通道紅利的消退?！?/p>
王正明的看法或許在某種程度上能夠說明百融金服定下這樣繁復細致的發展規劃的緣由。他認為風控行業的發展，必然是基于大數據、人工智能等技術對數據進行深入的分析解讀，科技的力量會助力提升金融機構的效率，產生更廣泛的應用與場景。而科技產生價值的過程，才是不會消褪的科技紅利，未來還將受益更多的受眾。
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